Fugu-MT 論文翻訳(概要): Active Learning for Neural Machine Translation

論文の概要: Active Learning for Neural Machine Translation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00688v1
Date: Fri, 30 Dec 2022 17:04:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-03 14:00:55.615539
Title: Active Learning for Neural Machine Translation
Title（参考訳）: ニューラルネットワーク翻訳のためのアクティブラーニング
Authors: Neeraj Vashistha, Kriti Singh, Ramakant Shakya
Abstract要約: NMTツールキットのJoey NMTにActive Learningと呼ばれるテクニックを組み込んで、低リソース言語翻訳の十分な精度と堅牢な予測を行った。この研究は、トランスフォーマーベースのNMTシステム、ベースラインモデル(BM)、フルトレーニングモデル(FTM)、アクティブラーニング最小信頼ベースモデル(ALLCM)、アクティブラーニングマージンサンプリングベースモデル(ALMSM)を用いて、英語をヒンディー語に翻訳する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The machine translation mechanism translates texts automatically between different natural languages, and Neural Machine Translation (NMT) has gained attention for its rational context analysis and fluent translation accuracy. However, processing low-resource languages that lack relevant training attributes like supervised data is a current challenge for Natural Language Processing (NLP). We incorporated a technique known Active Learning with the NMT toolkit Joey NMT to reach sufficient accuracy and robust predictions of low-resource language translation. With active learning, a semi-supervised machine learning strategy, the training algorithm determines which unlabeled data would be the most beneficial for obtaining labels using selected query techniques. We implemented two model-driven acquisition functions for selecting the samples to be validated. This work uses transformer-based NMT systems; baseline model (BM), fully trained model (FTM) , active learning least confidence based model (ALLCM), and active learning margin sampling based model (ALMSM) when translating English to Hindi. The Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) metric has been used to evaluate system results. The BLEU scores of BM, FTM, ALLCM and ALMSM systems are 16.26, 22.56 , 24.54, and 24.20, respectively. The findings in this paper demonstrate that active learning techniques helps the model to converge early and improve the overall quality of the translation system.
Abstract（参考訳）: 機械翻訳機構は、異なる自然言語間で自動的にテキストを翻訳し、ニューラル機械翻訳(nmt)はその合理的な文脈分析と流れる翻訳精度で注目を集めている。しかし、教師付きデータのような関連するトレーニング属性を持たない低リソース言語を処理することは、現在自然言語処理(NLP)の課題である。 NMTツールキットのJoey NMTにActive Learningと呼ばれるテクニックを組み込んで、低リソース言語翻訳の十分な精度と堅牢な予測を行った。セミ教師付き機械学習戦略であるactive learningによって、トレーニングアルゴリズムは、選択したクエリ技術を使用してラベルを取得するのに最も有益なラベルなしデータを決定する。検証対象のサンプルを選択するためのモデル駆動獲得関数を2つ実装した。本研究は、トランスフォーマーベースのNMTシステム、ベースラインモデル(BM)、フルトレーニングモデル(FTM)、アクティブラーニング最小信頼モデル(ALLCM)、アクティブラーニングマージンサンプリングベースモデル(ALMSM)を用いて、英語をヒンディー語に翻訳する。システム結果の評価にはblu(bilingual evaluation understudy)メトリックが用いられてきた。 BLEUのBM、FTM、ALLCM、ALMSMのスコアはそれぞれ16.26、22.56、24.54、24.20である。本稿では,能動的学習手法がモデルの早期収束と翻訳システム全体の品質向上に寄与することを示す。

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